Implementación y análisis de un detector de manos basado en visión artificial

Este artículo documenta el desarrollo y análisis de un detector de manos en imágenes y vídeo basado en visión artificial. Se combinaron ideas y aportes de diversos autores, determinando que una implementación factible del detector de manos es utilizando clasificadores en cascada con “boosting”, junt...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Lucía Cheung, Carlos Medina
Formato:	article
Lenguaje:	ES
Publicado:	Editorial Universitaria 2016
Materias:	árboles de decisión con boosting clasificadores en cascada descriptores basados en gradientes detección de manos histogramas de gradientes orientados. Biotechnology TP248.13-248.65
Acceso en línea:	https://doaj.org/article/e21a96990a7d44e29e7db4cea577051c
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spelling	oai:doaj.org-article:e21a96990a7d44e29e7db4cea577051c2021-11-16T20:01:56ZImplementación y análisis de un detector de manos basado en visión artificial1680-88942219-6714https://doaj.org/article/e21a96990a7d44e29e7db4cea577051c2016-06-01T00:00:00Zhttps://revistas.utp.ac.pa/index.php/id-tecnologico/article/view/87https://doaj.org/toc/1680-8894https://doaj.org/toc/2219-6714Este artículo documenta el desarrollo y análisis de un detector de manos en imágenes y vídeo basado en visión artificial. Se combinaron ideas y aportes de diversos autores, determinando que una implementación factible del detector de manos es utilizando clasificadores en cascada con “boosting”, junto con descriptores basados en gradientes, que capturan efectivamente las características de las manos. Para ello, se investigó e implementó cada una de las etapas involucradas en este detector, incluyendo la preparación de la base de datos de imágenes, el entrenamiento del sistema, utilizando algoritmos de aprendizaje automático y la implementación del algoritmo de detección. Se evalúan y comparan diferentes implementaciones con ligeras variaciones entre sí, para determinar aquella con mejor desempeño en términos de precisión y tiempo de procesamiento. Para mejorar este último parámetro, también se investigan aspectos relativos a la optimización del código utilizado en el detector.Lucía CheungCarlos MedinaEditorial Universitariaarticleárboles de decisión con boostingclasificadores en cascadadescriptores basados en gradientesdetección de manoshistogramas de gradientes orientados.BiotechnologyTP248.13-248.65ESRevista de I + D Tecnológico, Vol 9, Iss 1, Pp 28-42 (2016)
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description	Este artículo documenta el desarrollo y análisis de un detector de manos en imágenes y vídeo basado en visión artificial. Se combinaron ideas y aportes de diversos autores, determinando que una implementación factible del detector de manos es utilizando clasificadores en cascada con “boosting”, junto con descriptores basados en gradientes, que capturan efectivamente las características de las manos. Para ello, se investigó e implementó cada una de las etapas involucradas en este detector, incluyendo la preparación de la base de datos de imágenes, el entrenamiento del sistema, utilizando algoritmos de aprendizaje automático y la implementación del algoritmo de detección. Se evalúan y comparan diferentes implementaciones con ligeras variaciones entre sí, para determinar aquella con mejor desempeño en términos de precisión y tiempo de procesamiento. Para mejorar este último parámetro, también se investigan aspectos relativos a la optimización del código utilizado en el detector.
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